論文の概要: A Locally Adaptive Algorithm for Multiple Testing with Network Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11461v5
• Date: Mon, 10 Feb 2025 09:42:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:24:58.939391
• Title: A Locally Adaptive Algorithm for Multiple Testing with Network Structure
• Title（参考訳）: ネットワーク構造を用いた複数検定のための局所適応アルゴリズム
• Authors: Ziyi Liang, T. Tony Cai, Wenguang Sun, Yin Xia,
• Abstract要約: 本稿では,広い範囲の補助情報を推論プロセスに統合するフレキシブルなフレームワークを提案する。 LASLAは、ネットワーク構造データによって引き起こされる課題によって、特に動機付けられている。 また、空間的位置や複数の補助的なシーケンスなど、他の種類の側情報に対して非常に効果的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.441085538537119
• License:
• Abstract: Incorporating auxiliary information alongside primary data can significantly enhance the accuracy of simultaneous inference. However, existing multiple testing methods face challenges in efficiently incorporating complex side information, especially when it differs in dimension or structure from the primary data, such as network side information. This paper introduces a locally adaptive structure learning algorithm (LASLA), a flexible framework designed to integrate a broad range of auxiliary information into the inference process. Although LASLA is specifically motivated by the challenges posed by network-structured data, it also proves highly effective with other types of side information, such as spatial locations and multiple auxiliary sequences. LASLA employs a $p$-value weighting approach, leveraging structural insights to derive data-driven weights that prioritize the importance of different hypotheses. Our theoretical analysis demonstrates that LASLA asymptotically controls the false discovery rate (FDR) under independent or weakly dependent $p$-values, and achieves enhanced power in scenarios where the auxiliary data provides valuable side information. Simulation studies are conducted to evaluate LASLA's numerical performance, and its efficacy is further illustrated through two real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 一次データとともに補助情報を組み込むことで、同時推論の精度を大幅に向上させることができる。 しかし、既存の複数のテスト手法では、特にネットワーク側情報のような一次データと寸法や構造が異なる場合、複雑な側情報を効率的に組み込むのが困難である。 本稿では,広範囲な補助情報を推論プロセスに統合するフレキシブルなフレームワークである,局所適応型構造学習アルゴリズム(LASLA)を提案する。 LASLAは、ネットワーク構造データによって引き起こされる課題によって特に動機付けられているが、空間的位置や複数の補助的なシーケンスといった他の種類のサイド情報に対して非常に効果的であることも証明している。 LASLAは、異なる仮説の重要性を優先するデータ駆動重み付けを導出するために構造的な洞察を活用する、$p$の重み付けアプローチを採用している。 我々の理論的分析は、LASLAが独立または弱従属な$p$-値の下での偽発見率(FDR)を漸近的に制御し、補助データが貴重な副次情報を提供するシナリオにおいて強化されたパワーを達成することを示す。 LASLAの数値性能を評価するためのシミュレーション研究を行い、その効果を実世界の2つの応用を通して明らかにした。

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